LHC物理學家用數據搜索粒子

　　世界上最強大的粒子對撞機還沒有發現新的物理學成果，現在一些物理學家正在轉向另一種策略。

　　一種曾經備受爭議的粒子物理學方法已經進入了大型強子對撞機（LHC）的主流隊伍。目前，LHC主要的ATLAS實驗已經正式支持這種方法—— 一種通過機器創建的進行大量數據搜索的替代方法，作為其探測超越粒子物理標準模型的最大希望。因為，到目前為止，傳統技術“一無所獲”。

　　目前，幾乎LHC所有的研究都進行了“有針對性的搜索”，尋找一些支持理論的證據。ATLAS合作項目日前描述了它第一次對探測器數據的全面搜索，相關論文日前發表在arXiv server，并提交給《歐洲物理雜志C》。而LHC的另一個實驗CMS也在進行類似的項目。

　　荷蘭奈梅亨大學的Sascha Caron說，“我的目標是嘗試找到一種全新方式尋找新物理學”—— 一個由數據驅動而不是由理論驅動的科學。他推動了ATLAS的相關研究。

　　通常，一般搜索是針對目標事物的，對整個文本進行檢索，以便找出某個特定詞匯。而這些廣泛的搜索可以與日益復雜的人工智能（AI）方法結合在一起，在不久的將來實現它們的全部潛力。

　　LHC研究人員希望這些方法能給他們帶來下一個重大發現——自2012年發現希格斯玻色子以來，再沒有新東西了。但標準模型是在20世紀六七十年代發展起來的，它描述了所有已知的亞原子粒子，物理學家們懷疑還有更多的東西，例如這個理論并沒有解釋暗物質。

　　許多從事數據搜索的研究人員表示，他們最終想要使用AI徹底廢除標準模型模擬。這種方法的支持者希望使用機器學習在數據中找到線索，而不存在任何理論上的偏見。Caron說：“我們想要顛覆傳統戰略，轉而讓數據告訴我們下一步該怎么做。”